本研究提出了LossVal，通过在神经网络训练中将自加权机制嵌入损失函数，解决了传统数据重要性评估方法在计算效率和样本依赖性方面的问题。实验结果表明，LossVal能够有效识别噪声样本，并区分有用与有害样本，具有广泛的应用潜力。

本研究提出了一种高效的经典误差修正算法，解决了在噪声条件下验证量子学习优势的问题。该算法通过少量噪声样本重建无噪声结果，证明了在噪声环境中有效完成学习任务的可行性。

该文介绍了一种新的测试时适应性算法（SoTTA），通过高置信度统一类别采样实现输入层面的健壮性和通过熵-锐度最小化提高模型参数对噪声样本大梯度的健壮性，从而对噪声样本具有鲁棒性。